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id: 5e46f7e5ac417301a38fb929
title: Analizzatore di dati demografici
challengeType: 10
forumTopicId: 462367
dashedName: demographic-data-analyzer
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# --description--

You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.

Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:

- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Python for Everybody</a> (14 ore)

- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow"> Come analizzare i dati con Python Pandas </a>(10 ore)

# --instructions--

In questa sfida è necessario analizzare i dati demografici utilizzando Pandas. Ti viene fornito un insieme di dati demografici estratti dalla banca dati del Census del 1994. Ecco un esempio di come appaiono i dati:

```markdown
|    |   age | workclass        |   fnlwgt | education   |   education-num | marital-status     | occupation        | relationship   | race   | sex    |   capital-gain |   capital-loss |   hours-per-week | native-country   | salary   |
|---:|------:|:-----------------|---------:|:------------|----------------:|:-------------------|:------------------|:---------------|:-------|:-------|---------------:|---------------:|-----------------:|:-----------------|:---------|
|  0 |    39 | State-gov        |    77516 | Bachelors   |              13 | Never-married      | Adm-clerical      | Not-in-family  | White  | Male   |           2174 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  1 |    50 | Self-emp-not-inc |    83311 | Bachelors   |              13 | Married-civ-spouse | Exec-managerial   | Husband        | White  | Male   |              0 |              0 |               13 | United-States    | <=50K    |
|  2 |    38 | Private          |   215646 | HS-grad     |               9 | Divorced           | Handlers-cleaners | Not-in-family  | White  | Male   |              0 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  3 |    53 | Private          |   234721 | 11th        |               7 | Married-civ-spouse | Handlers-cleaners | Husband        | Black  | Male   |              0 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  4 |    28 | Private          |   338409 | Bachelors   |              13 | Married-civ-spouse | Prof-specialty    | Wife           | Black  | Female |              0 |              0 |               40 | Cuba             | <=50K    |
```

È necessario utilizzare Pandas per rispondere alle seguenti domande:

- Quante persone di ogni razza sono rappresentate in questo set di dati? Questa dovrebbe essere una serie di Pandas con nomi delle razze come etichette indice. (colonna `race`)
- Qual è l'età media degli uomini?
- Qual è la percentuale di persone che hanno una laurea triennale?
- Quale percentuale di persone con istruzione avanzata (`Bachelors`, `Masters`, o `Doctorate`) guadagnano più di 50K?
- Quale percentuale di persone prive di istruzione avanzata guadagna più di 50K?
- Qual è il numero minimo di ore lavorative a settimana?
- Quale percentuale delle persone che lavorano il numero minimo di ore settimanali ha uno stipendio superiore a 50K?
- Quale paese ha la più alta percentuale di persone che guadagnano >50K e qual è quella percentuale?
- Identifica l'occupazione più popolare per chi guadagna >50K in India.

Use the starter code in the file `demographic_data_analyzer.py`. Update the code so all variables set to `None` are set to the appropriate calculation or code. Arrotonda tutti i decimali al decimo (una cifra decimale) più vicino.

## Sviluppo

Write your code in `demographic_data_analyzer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.

## Test

The unit tests for this project are in `test_module.py`. Abbiamo importato i test da `test_module.py` in `main.py` per tua convenienza.

## Invio

Copia l'URL del tuo progetto e consegnalo nell'input qua sotto.

## Fonte Dataset

Dua, D. e Graff, C. (2019). <a href="http://archive.ics.uci.edu/ml" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">UCI Machine Learning Repository</a>. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.

# --hints--

Dovrebbe superare tutti i test Python.

```js

```

# --solutions--

```py
  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.
```
